简述Executor如何内存分配 ？
参考回答：
在Spark中，Executor负责执行任务并存储数据。每个Executor的内存分配主要分为两部分：执行内存（用于任务执行）和存储内存（用于存储RDD缓存和广播变量）。Spark使用动态内存管理，内存会在执行内存和存储内存之间进行动态分配，以优化作业的执行效率。
详细讲解与拓展：
1. Executor内存的分配结构
Executor的内存可以分为两大类：
– 执行内存（Execution Memory）：用于执行计算任务，比如shuffle操作、聚合、排序等。这些操作需要一定的内存来存储中间结果。
– 存储内存（Storage Memory）：用于存储数据，如RDD缓存、广播变量等。Spark会将数据存储在内存中以加速后续的计算。
这两类内存共享一个总内存池，并且Spark会在它们之间动态分配内存。
2. Executor内存的总分配
Spark为每个Executor配置一个内存大小，通过spark.executor.memory参数进行设置。例如，spark.executor.memory=4g表示每个Executor分配4GB的内存。这个内存会被分为执行内存和存储内存。
- 存储内存和执行内存的分配：默认情况下，Executor内存会被一半用于执行内存，另一半用于存储内存。但Spark会根据实际需要动态调整这两个内存区域的大小。例如，如果执行任务的内存需求较大，Spark会将更多内存分配给执行内存，减少存储内存；反之，Spark会增加存储内存以便缓存更多的RDD数据。
3. 内存分配的动态调整
Spark的内存管理通过动态分配内存来提高资源利用率。如果执行任务的内存需求较大，Spark会动态地从存储内存中借用内存空间来处理执行任务。反之，如果存储任务的需求较大，Spark会从执行内存中划分更多的空间用于数据存储。
具体来说：
– 执行内存的使用：执行内存用于存储中间数据，例如在shuffle过程中临时保存数据、排序或聚合的中间结果等。这些操作需要执行内存来完成计算。
– 存储内存的使用：存储内存主要用于缓存RDD数据或广播变量等。缓存的RDD和广播变量都存储在Executor内存中，以便后续操作可以快速访问。
4. 内存溢出的处理
当Executor的内存不足时，Spark会采取以下几种方式：
– 溢出到磁盘：如果执行内存不足，Spark会将一些中间结果写入磁盘，以避免内存溢出。特别是在进行shuffle或需要大量内存的操作时，溢出到磁盘是必要的处理方式。
– 溢出缓存数据：如果存储内存不足，Spark会自动从内存中移除一些RDD缓存数据，将这些数据写入磁盘。这样可以为其他任务腾出内存空间。
5. 调优Executor内存
为了优化内存使用，用户可以通过一些配置项来调整Executor的内存分配：
– spark.executor.memory：设置每个Executor的内存大小（例如：spark.executor.memory=4g）。
– spark.memory.fraction：控制Executor内存中用于存储和执行的比例。默认值为0.6，意味着60%的Executor内存将用于存储和执行，剩下40%用于其他管理开销。
– spark.memory.storageFraction：控制分配给存储内存的内存比例。默认值为0.5，意味着存储内存最多使用一半的内存。
6. Executor内存与任务执行效率
Executor的内存大小对Spark任务的执行效率有很大的影响。如果Executor内存过小，可能导致频繁的垃圾回收、磁盘溢出等问题，影响任务性能。而内存过大则可能导致资源浪费。合理的内存配置可以提高任务的并行度，减少垃圾回收时间，提高计算效率。
7. Executor内存与垃圾回收
Spark执行任务时，Executor内存中可能会有大量的中间数据，特别是当进行大量计算和shuffle操作时。此时，JVM的垃圾回收机制将对内存管理起到重要作用。Executor内存的合理分配能有效减少垃圾回收的频率，避免性能瓶颈。
总结：
Executor内存分配是Spark作业性能优化的关键之一。合理分配执行内存和存储内存，有助于提高计算性能和内存利用率。Spark采用动态内存管理方式，根据实际需要在执行内存和存储内存之间划分内存，以适应不同任务的需求。通过合理配置内存参数，可以避免内存溢出和频繁的垃圾回收，从而提高Spark任务的执行效率。